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谷歌、Facebook和微軟等公司目前仍可以使用標(biāo)準(zhǔn)電腦芯片，也就是我們常說(shuō)的CPU來(lái)保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行。但由于CPU在當(dāng)初是被設(shè)計(jì)成全功能處理器，因此處理效率很低。與那些專門處理人工智能系統(tǒng)大量數(shù)學(xué)運(yùn)算的芯片相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行速度更快，能耗更低。目前，各大巨頭已經(jīng)瞄準(zhǔn)了AI芯片這個(gè)方向，正在比拼開(kāi)發(fā)速度。

Yann LeCun曾制造了一種智能芯片，命名為ANNA。那是25年前，也就是1992年，LeCun還是地處紐約城外的貝爾實(shí)驗(yàn)室的一名研究員。他和其他幾名研究員一起設(shè)計(jì)了這款芯片來(lái)運(yùn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指的是能通過(guò)分析大量數(shù)據(jù)來(lái)完成自主學(xué)習(xí)任務(wù)的復(fù)雜精確的系統(tǒng)。但ANNA沒(méi)能觸及大眾市場(chǎng)。雖然該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能很好地識(shí)別個(gè)人支票和信封上的字母和數(shù)字，但涉及到其他任務(wù)時(shí)，其表現(xiàn)差強(qiáng)人意，至少在實(shí)用性方面沒(méi)那么令人滿意。

然而如今，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在快速改變互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的巨頭們，包括谷歌、Facebook和微軟?，F(xiàn)在，LeCun負(fù)責(zé)Facebook的人工智能中心實(shí)驗(yàn)室，研究方向是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別照片中的人臉和其他對(duì)象以及翻譯等等。LeCun說(shuō)，在25年后的今天，市場(chǎng)非常需要像ANNA這樣的芯片，不久后這些芯片就能實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。

谷歌也在最近制造了自己的人工智能芯片，取名為TPU，并廣泛配置在公司的大型數(shù)據(jù)中心里——正是這些數(shù)據(jù)中心構(gòu)建起了谷歌龐大的網(wǎng)絡(luò)帝國(guó)。內(nèi)置于服務(wù)器的數(shù)千TPU芯片一起完成從識(shí)別安卓手機(jī)語(yǔ)音輸入指令到在谷歌搜索引擎里篩選搜索結(jié)果的功能。但這僅僅是即將掀起的新浪潮的開(kāi)始。上周，據(jù)CNBC報(bào)道，當(dāng)初TPU的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)中幾名工程師現(xiàn)在加入了悄悄成立的新公司Groq并開(kāi)始制造類似的人工智能芯片，而其他鼎鼎大名的芯片制造商如英特爾、IBM、高通公司等，在這個(gè)方向也有一定動(dòng)作。 

谷歌、Facebook和微軟等公司目前仍可以使用標(biāo)準(zhǔn)電腦芯片，也就是我們常說(shuō)的CPU來(lái)保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行。但由于CPU在當(dāng)初是被設(shè)計(jì)成全功能處理器，因此處理效率很低。與那些專門處理人工智能系統(tǒng)大量數(shù)學(xué)運(yùn)算的芯片相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行速度更快，能耗更低。谷歌表示，使用TPU芯片為公司節(jié)約的成本足夠新建15個(gè)數(shù)據(jù)中心?，F(xiàn)在，谷歌和Facebook等公司正在研究將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用到手機(jī)和VR設(shè)備上，以此減少圖像在數(shù)據(jù)中心間傳輸?shù)难訒r(shí)。因此他們也需要能配置在個(gè)人設(shè)備上的人工智能芯片。LeCun說(shuō)，離更專業(yè)化、更高效的芯片還有很大的空間。

換句話說(shuō)，人工智能芯片市場(chǎng)潛力巨大，因此許多公司都紛紛加入人工智能芯片研發(fā)這一浪潮。

技術(shù)專家

英特爾在收購(gòu)了一家名為Nervana的初創(chuàng)公司后，開(kāi)始研究制造一款專研機(jī)器學(xué)習(xí)的芯片。IBM也正在研發(fā)一款硬件結(jié)構(gòu)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)類似的芯片。據(jù)LeCun透露，最近高通公司也在研制專門運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的芯片。LeCun對(duì)此熟悉，因?yàn)樗诘腇acebook參與了該芯片研發(fā)過(guò)程中機(jī)器學(xué)習(xí)方面的技術(shù)搭建。高通公司主管技術(shù)的副總Jeff Gehlhaar證實(shí)了這一消息。他表示，高通公司在原型設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)上已經(jīng)有了很大進(jìn)展。

同時(shí)，nVidia也在努力踏足這一領(lǐng)域。就在上個(gè)月，這家硅谷的芯片制造商聘請(qǐng)了Clément Farabet。Clément Farabet在紐約大學(xué)師從LeCun，主攻人工智能芯片構(gòu)建，隨后成立了研究深度學(xué)習(xí)的初創(chuàng)公司Madbits，該公司于2014年被Twitter收購(gòu)。

nVidia已經(jīng)成為了人工智能領(lǐng)域的一股主導(dǎo)力量。谷歌和Facebook等公司要想讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)翻譯功能，首先要“訓(xùn)練”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，要讓它掌握大量的現(xiàn)成翻譯結(jié)果。nVidia公司制造的GPU芯片的典型運(yùn)用就是縮短該“訓(xùn)練”階段所需的時(shí)間。LeCun說(shuō)，GPU芯片幾乎壟斷了這一市場(chǎng)，尤其是nVidia的GPU芯片。Farabet的到來(lái)說(shuō)明nVidia公司與高通公司一樣，也在探索如何實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在芯片中的運(yùn)行。

GPU也就是圖形處理器（graphics processing units），一開(kāi)始并不是為人工智能設(shè)計(jì)的。最初GPU是用于圖形顯示。大約5年前，谷歌和Facebook等公司開(kāi)始把GPU用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“訓(xùn)練”，結(jié)果證明GPU芯片的確是完成這一任務(wù)的最佳選擇，LeCun也相信今后GPU芯片仍然會(huì)發(fā)揮這樣的作用。他說(shuō)，現(xiàn)在程序員和公司都對(duì)GPU芯片十分熟悉了，并且有使用GPU芯片所需的所有工具手段。GPU芯片的這一地位很難被取代，因?yàn)槿〈枰氖且徽紫到y(tǒng)。但LeCun也相信新型的人工智能芯片將會(huì)改變大公司運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式，在數(shù)據(jù)中心和消費(fèi)者終端都是如此——這幾乎涵蓋了從智能手機(jī)到智能剪草機(jī)和吸塵器的所有設(shè)備。

正如谷歌的TPU芯片所展現(xiàn)出的效果，尤其隨著對(duì)圖像識(shí)別服務(wù)的需求的增加，專攻某一功能的人工智能芯片將為數(shù)據(jù)中心帶來(lái)全新的處理速率，在運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)程中，它們所耗電能更少，產(chǎn)熱更少。LeCun開(kāi)玩笑說(shuō)，如果不想系統(tǒng)產(chǎn)熱把一小片湖水都煮開(kāi)的話，還是用人工智能芯片吧。

與此同時(shí)，隨著虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)越來(lái)越普遍，手機(jī)和可穿戴設(shè)備也需要相似的芯片。上周，F(xiàn)acebook在推出全新的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)工具時(shí)介紹到，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)要求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能識(shí)別人周圍的環(huán)境。但增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)無(wú)法通過(guò)數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)，因?yàn)閳D像在網(wǎng)絡(luò)上來(lái)回傳輸耗時(shí)太長(zhǎng)了，會(huì)大大影響現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)的同步性。Facebook首席技術(shù)官M(fèi)ike Schroepfer解釋說(shuō)，F(xiàn)acebook在實(shí)現(xiàn)某些功能方面已經(jīng)開(kāi)始倚重GPU和其他一些叫做數(shù)字信號(hào)處理器（digital signal processors）的芯片。但長(zhǎng)期看來(lái)，所有智能設(shè)備都將配置新型的人工智能芯片。有需求，芯片制造商就會(huì)爭(zhēng)先恐后努力滿足這一需求。